基于CTD的热觉传感器和热传导模型.pdf
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1、DOI:10J2311107May2023Chinese Journal of Scientific Instrument2023年5月Vol.44 No.5第5期第44卷表报仪器仪学基于CTD的热觉传感器和热传导模型马天成,张浩龙,白云飞,田俊豪,张曼(清华大学深圳国际研究生院深圳518055)摘要:人体皮肤含有丰富的感知受体,通过触摸可以识别不同物质,柔性热觉传感器能够模拟人体皮肤的结构和功能,实现智能机器人、智能传感应用。设计了一种基于恒定温差法(CTD)的柔性热觉传感器,由金属电极与柔性聚合物薄膜结构组成,结合机器手指触摸识别应用,建立了“加热-接触”传热模型,考虑了传感器、物体、机器
2、手指的几何特征,采用数值拉氏逆变换算法进行求解。通过有限元仿真和热觉感知实验进行了验证,设计了CTD工作模式的调理电路,通过PID算法实现闭环温差控制,引人卡尔曼滤波抑制扰动,温控相对误差在3.0%以内,实现了11种具有不同热属性的材料的识别。该柔性系统在机器人感知、可穿戴电子、虚拟现实等领域具有应用潜力。关键词:热觉传感器;传热建模PID控制;卡尔曼滤波中图分类号:TH73文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.10CTD based thermosensation sensor and heat transfer modelMa Tiancheng,Zhang Haolong,Bai
3、Yunfei,Tian Junhao,Zhang Min(Tsinghua Shenzhen International Graduate School,Tsinghua University,Shenzhen 518055,China)Abstract:There are rich sensory tactile receptors in human skin.Through touch,the human body can recognize materials with differentthermal properties.Flexible thermosensation sensor
4、s can simulate the function and structure of human skin.They can be applied tointelligent robots and smart sensing.This article presents a flexible thermosensation sensor based on the constant temperature difference(CTD)method,which is consisted of metal electrodes and flexible polymer films.Combine
5、d with the application for machine fingertouch and recognition,a“heating-contact heat transfer model is formulated.The geometric characteristics of the sensor,object,androbot fingers are considered.The numerical Laplace inverse transformation algorithm is used to solve the model.The model is evaluat
6、edby finite element simulation and thermal perception experiment.A conditioning circuit for the CTD operating mode is designed.Closed-loop temperature difference control is implemented by using the PID algorithm,and disturbance is suppressed by introducing the Kalmanfilter.The relative error of temp
7、erature control is within 3.0%,and the system can recognize 1l materials with different thermalproperties.This flexible system has potential application in fields such as robot perception,wearable electronics,and virtual reality.Keywords:thermosensation sensor;heat transfer modeling;PID control;Kalm
8、an filter0引言智能机器人与传感器的发展紧密相关1-3,其中基于热响应的触觉传感器能够模仿人体皮肤复杂的感知系统,从而识别物体,近年来受到广泛关注4-5。为进一步提高机器人识别感知的灵活性和环境交互能力,需要更加便携和稳定的传感系统。热导率和热扩散率是材料的固有热学参数,反映导热能力的大小。对于块状材料,目前已有许多测量热物性参数的方法6 ,主要分为稳态和瞬态测量法。其中,稳态测量法根据传热平衡后的温度测量,来获取材料热属性,例如平板法7 ,绝对法8 ,比较法9,并行导热法10-1。对于瞬态测量方法,则需要测量系统热量传递过程中的温度并结合模型计算得出结果,例如,热线法12 ,激光闪光
9、法13,瞬态平面源方法14。以上方法的收稿日期:2 0 2 3-0 2-2 7Received Date:2023-02-27*基金项目:深圳市高等院校稳定资助重点项目(WDZC20200817152115001)资助表224仪器仪报学第44卷检测精度高、稳定性好,被广泛应用,但测量需要仪器与被测材料处在固定的模式下,导致其灵活性不够。另一种传感方案更注重于传感器灵活性与小型化,以及数据的快速处理,可用于物体识别。Zhao等15 提出了一种用于机器人手指的柔性传感器,其敏感单元为两个弯曲的薄膜热电阻,该器件能够对热导率范围为0.03466.14Wm1.K的典型材料进行区分。针对机器人手指的应用
10、,Tsuchiya等16 在机器手上采用传感器同时测量力、温度和热量,通过热流峰值有效地区分了3种材料。该团队Mori等17 针对物体温度不同存在的漂移问题,提出了一种差动式解决方案,降低了测量误差。Yang等18 在自制的机器人手指上集成了柔性多功能触觉传感器,并结合神经网络实现了机器手对物体的抓取识别。Kerr等19 基于不同材料热属性和表面纹理特征,通过机器学习算法提高了识别率。本实验室Pan等2 0 分析了机器手与物体之间的接触,提出了超薄的热觉传感器和计算模型,使得机器人能够通过短时间的触摸,得出材料的热物性参数。在研究中,构建传热模型对热传感的预测、数据处理,机理的分析有重要作用,
11、主要有经验模型和理论模型。其中理论模型例如Ho等2 1 提出的SemiR模型和LC模型2 2 ,分析了人体手指与物体之间的瞬态传热。Guiatni等2 3 提出了更为复杂的3层传热模型并给出了求解方法。但目前,考虑传感器具体工作模式的传热模型较少,同时,针对机器人手指的应用,开发灵活、稳定、具有多种材料感知能力的热觉传感系统仍然存在一定的挑战。本文面向机器人手指的触摸、识别应用场景,提出了一种基于恒定温差法(constanttemperaturedifference,CTD)的柔性热觉传感方案。传感器的等效热电阻分别用于加热、环境温度感知与材料温度感知,并设计了调理电路,引人控制算法,同时,基
12、于场景应用建立了“加热一接触”模型。该方案为电子皮肤、触觉感知等领域提供了新的思路。1热觉传感系统设计1.1传感器结构与测量方案热觉传感系统(图1(a)由柔性热觉传感器和调理电路(图1(b))组成。传感器结构如图1(c)所示,其敏感单元面积为:1.4cm1.2cm,PDMS(7 0 m)和聚酰亚胺(PI7m)作为基底,通过光刻、刻蚀工艺制备了图形化的金属电极(Cr10nm,A u 90 n m),通过SU-8光刻工艺制备了4个微突起,采用派瑞林(1m)进行器件的整体封装。中心圆形区域采用四线法原理,使R。部分的热量均匀,测量准确,该区域作为加热和测温区,一层150m的PDMS附着层键合用于实现
13、传感器与被测物体之间的良好接触,提升测量的重复性和稳定性。蛇形电极R,和R为环境温度感知电阻。其他电极区域在其他研究工作中应用,在本文中没有功能用途。SU-8PDMS薄膜PCBRRRR金属电极PI基底RFPCPDMS基底派瑞林热觉传封装层感器被测材料(c)柔性传感器结构(a)热觉传感系统(c)Flexiblesensorstructure(a)Thermosensation system热电阻派瑞林个热流量RRRPI82PDMSUconPID处理+T卡尔曼滤波器卡尔曼滤波12345M感知回路控制回路兴反馈回路(b)调理电路(d)基于CTD的测量方案(b)Conditioncircuit(d)C
14、TD-basedmeasurementscheme图1热觉传感测量系统与方案Fig.1Thermosensation testing system and scheme225第5期马天成等:基于CTD的热觉和热传导模型图1(d)为测量方案流程示意图。其中,感知回路:R、R,测量局部温度(T1,T),通过KF并平均得环境温度(T)。控制回路:通过R。得到中心温度T。,计算T(T。-T)和所设置的温差T,进行实时比较。反馈回路:PID控制Ucon改变R,、R。和R2的加热功率,从而调整T。,使得T=T。传感器在工作中保持恒定温差的动态平衡,通过与材料接触后Ucon的大小来实现目标的识别。其中,PI
15、D算法是是结合比例、积分和微分3种环节于一体的控制算法2 42 5,表示为式(1)。Ku(h)=K,e(k)+K Ze(i)+K,e(k)-e(k-1)i=0(1)其中,K,为比例增益,K,为时间积分常数,K,为时间微分常数,e(k)、u(k)分别为输人和输出,3个环节具有不同的控制作用。1.2调理电路图2 是设计的调理电路示意图。为了将传感器温度控制到需求的范围内,需要实现加热电压的自主调控以及温度反馈。47kQ10k52LM321PC材料温度等效RTDVTefR2DACMCP4725USB2k2RIICCCP2102ADCRADS1220H2MCUSPICESP322202ADC环境温度等
16、效RTDUARTADS1220CH2CH3C52图2恒定温差法调理电路示意图Fig.2Schematic diagram of CTD condition circuit对于电压的自主调控,采用DAC输出和同相放大相结合的方式。12 位单路DAC芯片(MCP4725)实现数模转换,MCU通过IIC通信协议控制输出,MCP4725输出经过由LM321搭建的同相放大电路放大,并施加到传感器上。对于温度反馈,采用端点电压和电流测量的方式。220Q的定值电阻为电流采样电阻,USB接口供电和传输数据,采用TPS61040芯片进行升压。TL432作为基准稳压源,三路模拟电压采样实现两个传感单元(R,和R,
17、)的测量。6 个通道模拟电压的采集,选用两个ADS1220四路2 4位高精度ADC模块,共用一路SPI通信线,通过不同的CS片选信号进行分别控制。数据上传通过CP2102串口转USB芯片,到计算机端并进行数据处理、显示和保存。2“加热-接触”热传导模型针对传感器CTD工作模式与机器人手指触觉应用,提出“加热-接触”热传导模型。传感器与物体接触前,CTD模式使得传感器温度恒定,且与被测目标间存在温差,与机器人手指系统构成平衡的温度梯度。通过触摸,传感器与目标接触后,原有的热平衡打破,新的平衡与被测目标的热属性直接关联。所以,模型计算分为初始的稳态热平衡计算,和接触后的瞬态传热计算两个步骤。将被测
18、材料视为半无限大物体,为简化计算和定性分析,仅考虑一维方向传热。传感器结构等效为温度敏感层(PI基底-Cr/Au-派瑞林)和弹性层(PDMS弹性体),因此得到机器人手指-传感器-目标的4层系统,如图3所示,系统的控制方程可以表示为式(2)。h机器手指T,(x,1)机器手指弹性层+LT(x,17温敏层1热觉传感器X-0RT,(x,)-被测材料T。被测材料T,(x,0)图3含内热源的“加热-接触”传热模型Fig.3“Heating-contact heat transfer model with heat sourceaT.(x,t)aT.(x,t)=P4C4dx?atT,(x,t)aT,(x,t
19、)k=P3C3at(2)T,(x,t)aT,(x,t)k+q,=P2C2dataT,(x,t)aT,(x,t)=PiC1dat其中,T,表示温度,k;表示热导率,pi、c;表示密度与热容,下标i=1,2,3,4分别表示被测物体、传感器的敏感层、弹性层和机器手指,9,为加热功率密度。在初始状态下,环境温度为T。,根据恒定温差控制模式,敏感层中R。被加热并保持在T2.,同时,机器手指上方与外界环境之间存在自然对流换热,因此,系统初始状态可以表示为式(3)(8)。aT.(x,0)k=0(3)aT,(x,0)=0(4)aT.(x,0)aT,(x,0)k4(5)x1x=L;+L2(8)表226仪器仪报学
20、第44卷T,(L,+L2,0)=T,(L,+L,0)(6)T,(L,0)=T2.:-(7)aT(x,0)k4=hT,(L,+L,+L,O)-T,x+L其中,h为对流换热系数。方程的解为:T4(x,0)=ax+b(9)T,(x,0)=cx+d(10)其中,a、b、c、d 为系数。当传感器与被测物体接触后,边界条件表示为式(11)(17)aT,(x,t)k4=h T,(L,+L,+Ls,t)-T。xx=L(11)aT.(x,t)aT,(x,t)k4k3(12)xx=L,+L2xT(L,+L2,t)=T,(L,+L2,t)(13)aT,(x,t)aT,(x,t)=k2(14)xIx=L=LT,(Li
21、,t)=T,(Li,t)(15)aT,(x,t)aT,(x,t)k2=k=x=0 x=0T,(0,t)-T,(O,t)(16)RT(x,t)I=T。(17)其中,R,是传感器与被测物体之间的接触热阻。引人被测物体与传感器敏感层的过余温度式(18):T,(x,t)=T,(x,t)-T2.i(18)T,(x,t)=T(x,t)-TI.,=T,(x,t)-T。将式(18)代人系统的控制方程和边界条件,再对控制方程进行Laplace变换得式(19):a04(x,s)s0(x,s)-(ax+b)dx?40;(x,s)1s0,(x,s)-(cx+d)3(19)0,(x,s)1S02(x,s)S2*0,(x
22、,s)S0,(x,s)dx2对边界条件方程进行Laplace变换,代人控制方程的通解,可得式(2 0)(2 6)A4P4ea(L,+L,+L,)+bhShT。hB,e(20)SP4(Li+L2)+B4P4eQA4P4eP4(LS-P3(L;+L2)+B,P3eP3(L)A3P3e(21)Sa(L,+L,)+b+B.P4+ASc(L,+L2)+d+L2P3(L,+L2)(22)+S-P3l1+B,P;eCAsP3ePP3L1SP21(23)cL,+d+A,e*1+B;esP3L1+B,eP2l1+ST229(24)十Sk,-A,P2+B,P2=k,B,P1(25)2qA,+B2+BT2.:-T。
23、k,BiPI=(26)R,sR,其中,P:=sqrt(s/),i=1,2,3,4,;为物体的热扩散率。采用MATLAB进行求解,最后采用Gaver-Stehfes算法2 3,2 6 进行数值拉氏逆变换,得:1n212n2T,(x,t)=T2.i+tn229(27)iln22其中,V,为常数向量,由算法计算得出。式(2 7)为热觉传感器敏感层温度对位置和时间的解析表达式,被测材料、机器人手指的热属性参数对传感器温度变化的影响能够被定量计算。因模型仅考虑垂直于物体表面方向,如要准确计算和预测温度则需增大中心加热区面积或考虑短时间内的传热3实验为验证所构建的传热模型和CTD热觉识别方案,分别通过有限
24、元仿真和热觉感知实验进行验证,其中设计的实验如图4所示。将传感器贴附于有机玻璃模拟机器人手指,1kg码模拟机器手施加的力,同时压力保证传感器与被测物体之间的良好接触,选择了12 种典型材料作为被测物体,通过电路控制温度、测量并将采集信号传输到PC端。对应地,系统按是否与物体接触分为两种模式:当处于未接触模式下,“空气-传感器-机器手”系统达到平第5期227马天成等:基于CTD的热觉传感器和热传导模型PMMA基底码(1kg)调理电路柔性热觉PC传感器被测材料PEPETPOM二氧钢化木块化硅玻璃泡沫有机氧化铝黄铜镍铝合玻璃陶瓷金图4热觉识别实验Fig.4Thermosensation-based
25、object recognition experiment衡,当处于接触模式时系统转变为“目标物体-传感器一机器手”,由于空气与目标物体导热性质的差异,传感器温度发生变化,通过电路的实时动态调节,使传感器再次达到恒定温差的平衡状态,根据特征电压区别物体。实验中选用的12 种典型的材料分别为聚乙烯塑料(p o l y e t h y l e n e,PE)、聚对苯二甲酸类塑料(polyethyleneterephthalate,PET)、聚甲醛塑料(polyformaldehyde,POM)、二氧化硅、钢化玻璃、木块、EPS泡沫、有机玻璃、氧化铝陶瓷、黄铜、镍、铝合金。另外,温度传感器的校准采用
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